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L2G-SR：用学习式结构验证器引导LLM符号回归
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AI 综述
2026年10月16日，arXiv cs.AI 刊出 L2G-SR 方法报道。该方法用学习到的结构验证器引导基于 LLM 的符号回归搜索，其结构监督信号由树编辑距离（TED）构建，并在构建时考虑了交换算子与等价表达式形式。在搜索过程中目标公式被隐藏，验证器在父代选择环节补充数值误差信号，以辅助搜索方向。报道称，在 LLM-SRBench 基准上，该方法在所评测的 LLM 主干与领域上，于数值拟合、方程级准确率与 TED 三项指标均取得 SOTA。目前尚无后续报道。
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最新进展10月16日 12:00
L2G-SR 在 LLM-SRBench 上于数值拟合、方程级准确率与 TED 取得 SOTA。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月16日
- arXiv cs.AIL2G-SR：学习引导基于 LLM 的符号回归
L2G-SR 用学习到的结构验证器引导基于 LLM 的符号回归搜索，其结构监督信号由树编辑距离（TED）构建，考虑了交换算子与等价表达式形式。搜索时目标公式隐藏，验证器在父代选择中补充数值误差信号。在 LLM-SRBench 上，该方法在所评测的 LLM 主干与领域上取得数值拟合、方程级准确率与 TED 的 SOTA。
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